VALÈNCIA, 30 Abr. (EUROPA PRESS) -
Un equipo de investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV) ha desarrollado, a escala de laboratorio, un nuevo sistema de análisis de fondo de retina que ayudaría a detectar de forma automática y en su fase temprana las lesiones que caracterizan estas enfermedades -exudados y microaneurismas en la retinopatía diabética y drusas en el caso de la degeneración macular asociada a la edad-.
El sistema se compone de descriptores de imagen extraídos localmente y modelos de predicción entrenados con algoritmos avanzados de aprendizaje automático (machine learning), según ha informado la institución académica en un comunicado.
A partir de estas herramientas, es capaz de analizar "de forma precisa y rápida" las imágenes de retinas. El proceso es sencillo: el algoritmo detecta la textura, morfología y complejidad del fondo de ojo y diferencia automáticamente aquellas imágenes patológicas, de aquellas saludables, localizando los signos de cada una de las enfermedades.
"Una detección automática de tejidos patológicos contribuirá a la detección temprana de estas retinopatías", ha explicado Adrián Colomer, investigador del Computer Vision and Behaviour Analysis Lab-i3B de la Universitat Politècnica de València.
Actualmente, la detección de estas patologías se lleva a cabo de forma manual; su evaluación es "totalmente subjetiva" y requiere de un "gran conocimiento y experiencia por parte del especialista médico".
"Este sistema ayudaría a los profesionales médicos a discernir casos patológicos de lo que no lo son y a disminuir su carga de trabajo. Además, reduciría el coste asociado a este diagnóstico", añade Colomer. Los últimos resultados del trabajo desarrollado por los investigadores de la UPV han sido publicados en la revista 'Journal of Computational and Applied Mathematics'.
